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公开(公告)号：WO2017026638A1
公开(公告)日：2017-02-16
申请号：PCT/KR2016/006331
申请日：2016-06-15
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06Q30/0282 , G06F17/2715 , G06F17/30707 , G06N7/005 , G06Q30/06 , G06Q50/00 , G06Q50/30
Abstract: 제품유형 분류 장치 및 방법이 개시된다. 제품유형 분류 장치는 제품유형 분리 장치는 제품의 리뷰에 출현하는 단어를 이용하여 제품 유형을 판단할 수 있는 객관적 지수인 실용쾌락 지수, 단어 유사도 또는 감정 지수를 산출하고, 산출한 실용쾌락 지수, 단어 유사도 또는 감정 지수를 이용하여 해당 제품의 유형을 분류한다.
Abstract translation: 公开了一种用于分类产品类型的装置和方法。 用于对产品类型进行分类的装置计算功利性喜乐索引，词相似度或情感指数，其是能够通过使用出现在产品评论中的单词来确定产品类型的客观索引，并且通过使用 计算功利喜乐指数，词相似度或情绪指数。
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公开(公告)号：WO2014208880A1
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：PCT/KR2014/003216
申请日：2014-04-15
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06F17/2785
Abstract: 단어의 쾌-불쾌 지수를 예측하는 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 단어의 쾌-불쾌 지수를 예측하는 장치는 상기 단어와 하나 이상의 비교 단어 각각의 감정 연관성을 산출하고, 미리 설정된 적어도 하나의 기준 단어 각각과 상기 하나 이상의 비교 단어 각각의 감정 연관성을 산출하며, 상기 단어와 상기 적어도 하나의 기준 단어 각각의 감정 유사도를 산출하는 산출부; 및 상기 적어도 하나의 감성 유사도 및 상기 적어도 하나의 기준 단어의 미리 설정된 쾌-불쾌 지수를 이용하여 상기 단어의 쾌-불쾌 지수를 예측하는 예측부;를 포함한다.
Abstract translation: 公开了一种用于预测单词的舒适/不适指数的装置及其方法。 所公开的用于预测单词的舒适/不适指数的装置分别计算单词与多个比较词之间的情感关联，并分别计算至少一个预定义参考词与多个比较词之间的情感关联。 所述装置包括：计算单元，用于分别计算所述单词和所述至少一个参考词之间的情感相似度; 以及预测单元，用于使用所述至少一个参考词的所述至少一种情感相似性和所述预定义的舒适/不适指数来预测所述单词的舒适/不适指数。
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公开(公告)号：WO2017007084A1
公开(公告)日：2017-01-12
申请号：PCT/KR2015/012704
申请日：2015-11-25
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/274 , G06F17/2755 , G06F17/277 , G06F17/30
Abstract: 토픽 추출 장치 및 방법이 개시된다. 토픽 추출 장치는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 이용하여 문서로부터 최초 토픽을 추출하고, 추출한 최초 토픽에 포함된 단어 간의 유사도 비교를 통해 토픽이 중복되어 추출되거나 토픽이 혼재되는 것을 보정하여 문서의 최종적인 토픽을 추출한다.
Abstract translation: 公开了一种主题提取装置和方法。 主题提取装置通过使用潜在的Dirichlet分配（LDA）从文档中提取初始主题，并且通过通过提取的初始主题中包括的单词之间的相似性比较来纠正文档的最终主题，重复提取主题或混合 主题。
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公开(公告)号：WO2015080325A1
公开(公告)日：2015-06-04
申请号：PCT/KR2013/011340
申请日：2013-12-09
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 컬링 데이터를 실시간으로 기록 및 분석할 수 있는 컬링 분석용 이동 단말 및 이를 이용한 컬링 경기 분석 시스템을 개시한다. 컬링 경기 분석 시스템에 사용되는 컬링 분석용 이동 단말은 컬링 경기 정보 입력 화면을 표시하고, 컬링 경기 정보 입력 화면은 경기 정보 입력 구간과, 경기 정보 입력 구간에 입력되는 경기 정보에 따라 미리 저장된 통계 분석 정보를 확인할 수 있는 통계 정보 확인 구간을 포함하므로, 실시간으로 컬링 데이터를 입력하여 분석을 수행하고, 컬링 경기에 필요한 확률 분석 정보를 확인할 수 있다.
Abstract translation: 公开了能够实时记录和分析卷发数据的卷边分析用移动终端，以及使用该卷发分析系统的卷曲游戏分析系统。 在卷曲游戏分析系统中使用的用于卷曲分析的移动终端显示卷曲游戏信息输入画面，并且卷曲游戏信息输入画面包括游戏信息输入区域和可以检查预先存储的统计分析信息的统计信息检查区域 根据输入到游戏信息输入区域的游戏信息。 因此，用于卷曲分析的移动终端可以通过实时输入卷曲数据来执行分析，并且检查卷曲游戏中所需的概率分析信息。
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公开(公告)号：WO2015167074A1
公开(公告)日：2015-11-05
申请号：PCT/KR2014/006955
申请日：2014-07-29
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30684 , G06F15/16 , G06F17/277 , G06F17/30011 , G06F17/3071
Abstract: 토픽을 추출하고, 추출된 토픽의 적합성을 평가하는 방법 및 서버가 제공된다. 본 발명의 토픽을 추출하는 서버는, 분류 정보에 따라 구성된 분류별 문서 집합으로부터 명사를 추출한 후 불용어를 제거하는 텍스트 전처리부, 상기 불용어가 제거된 명사에 대해 가중치를 계산하여 상기 분류별 문서 집합을 대표하는 단어인 핵심어를 추출하는 핵심어 추출부, 상기 추출된 핵심어에 대해 가중치를 계산하여 상기 핵심어들을 관련 단어들로 군집화한 군집의 중심 단어인 시드를 선정하는 시드 선정부, 상기 선정된 시드를 중심으로 상기 시드와 동일한 문장에서 다수 출현한 핵심어를 하나의 군집으로 구성하는 초기 군집화부 및 상기 구성된 군집들 중 유사한 군집들을 병합하여 분류별 토픽 집합을 추출하는 군집 병합부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Abstract translation: 提供了一种用于提取主题并评估所提取的主题的适合性的方法和服务器。 根据本发明的用于提取主题的服务器包括：文本预处理单元，用于基于分类信息从类别特定文档集合中提取名词，然后去除停止词; 关键词提取单元，用于计算停止词被移除的名词的权重，并提取表示特定类别的文档集合的关键字; 种子选择单元，用于计算所提取的关键字的权重，并且选择作为群集的主要词的种子，其中关键字与相关联的词聚类; 用于形成所选种子中心于所选种子的单个簇的初始聚类单元和在同一句中出现多次的关键字; 以及用于在形成的集群中合并类似集群并提取类别特定主题集合的集群合并单元。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2015126013A1
公开(公告)日：2015-08-27
申请号：PCT/KR2014/004746
申请日：2014-05-27
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G09B19/0038
Abstract: 컬링 분석 방법은, 컬링 경기가 진행되는 순서에 따라 경기 정보를 입력하기 위한 경기 정보 입력 인터페이스를 제공하는 단계; 저장된 컬링 누적 경기 정보를 기초로, 입력된 경기 정보에 따른 분석 정보를 출력하는 단계; 및 출력된 분석 정보를 시각화하여 표시하는 단계를 포함하는 포함한다. 이에 따라, 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스를 제공하고, 효율적인 컬링 분석 결과를 제공하여 컬링 경기력 향상에 도움을 줄 수 있다.
Abstract translation: 卷发分析方法包括以下步骤：提供游戏信息输入界面，用于根据卷曲游戏的播放顺序输入游戏信息; 基于存储的累积卷曲游戏信息，根据输入的游戏信息输出分析信息; 并可视地显示输出的分析信息。 因此，可以提供对用户方便的界面，并且可以提供有效的卷曲分析结果，从而促进卷曲游戏中的性能提高。
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公开(公告)号：WO2015122575A1
公开(公告)日：2015-08-20
申请号：PCT/KR2014/004809
申请日：2014-05-29
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 개인 성향 예측 방법 및 장치가 개시된다. 개인 성향 예측 방법은 소셜 네트워크에서 개인 라이프로그(personal life log)를 수집하는 단계; 상기 개인 라이프로그를 트리플 구조로 분석하여 사용자의 각 행동에 대한 대상을 정의하여 사용자 행동 행렬을 생성하여 사용자 행동 변수를 각각 추출하는 단계; 상기 개인 라이프로그를 분석하여 사용자와 친구간 상호작용 정도를 도출하고, 상기 도출된 상호작용 정도를 이용하여 친구관계 특징 변수를 도출하는 단계; 상기 개인 라이프로그를 분석하여 각 피드에 대해 사용자가 남긴 위치정보를 이용하여 이동 경로 특징 변수를 도출하는 단계; 및 상기 사용자 행동 변수, 상기 친구관계 특징 변수 및 상기 이동 경로 특징 변수를 학습된 네 가지 개인 성향 모델에 적용하여 개인 성향을 예측하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 公开了一种用于预测人格特征的方法和装置。 预测个性特征的方法包括以下步骤：从社交网络收集个人生活日志; 通过三维结构分析个人生活日志，定义用户的动作对象和生成用户动作矩阵来提取每个用户动作变量; 分析个人生活日志以得出用户与朋友之间的一定程度的交互，并通过使用派生的交互程度导出友谊特征变量; 通过使用用户为每个馈送留下的位置信息来分析个人生活日志以导出移动路径特征变量; 并通过将用户动作变量，友谊特征变量和移动路径特征变量应用于四个学习人格特质模型来预测个性特征。
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公开(公告)号：WO2018159932A1
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：PCT/KR2017/014136
申请日：2017-12-05
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 컬링 경기의 점수 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체가 개시된다. 본 발명에 따른 컬링 경기의 점수 예측 방법은, n번째 엔드까지 진행된 컬링 경기에서 기준팀의 점수를 예측하는 방법에 있어서, 상기 n번째 엔드에서의 두 팀간의 점수차 및 상기 n번째 엔드까지의 두 팀간의 누적 점수차에 대한 데이터를 입력받는 단계, 미리 저장된 엔드별 점수분포 데이터를 기초로, n+1번째 엔드에서의 두 팀간의 점수차를 산출하는 단계 및 입력된 상기 n번째 엔드까지의 두 팀간의 누적 점수차와, 산출된 상기 n+1번째 엔드에서의 두 팀간의 점수차를 이용하여 상기 n+1번째 엔드까지의 두 팀간의 누적 점수차를 예측하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2018016673A1
公开(公告)日：2018-01-25
申请号：PCT/KR2016/009515
申请日：2016-08-26
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F17/27
Abstract: 본 발명은 대체어 자동 추출 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체를 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 대체어 자동 추출 장치는, 문서에 포함된 텍스트 데이터를 전처리하는 전처리부; 상기 전처리된 텍스트 데이터에서 신경망 언어 모델을 이용하여 문맥 정보를 추출하는 문맥 정보 추출부; 및 상기 추출된 문맥 정보에서 단어 간에 유사도를 계산하여 대체어 후보를 추출하고, 상기 추출된 대체어 후보들에 대한 정제작업을 통해 대상 단어에 대한 대체어를 추출하는 대체어 자동 추출부;를 포함한다.
Abstract translation: 本发明公开了一种用于自动提取替代单词的装置和方法，以及用于执行替代单词的记录介质。 根据本发明的一个方面，提供了一种用于自动提取替代字的装置，包括：预处理器，用于预处理包括在文档中的文本数据; 上下文信息提取单元，用于使用神经网络语言模型从预处理的文本数据中提取上下文信息; 以及替代词自动提取单元，用于通过计算提取的上下文信息中的词之间的相似度来提取替代词候选，并且通过对提取的替代词候选的精炼操作来提取用于目标词的替代词 。
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公开(公告)号：WO2016088954A1
公开(公告)日：2016-06-09
申请号：PCT/KR2015/004529
申请日：2015-05-07
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 스팸 분류 방법은, 정상 문서와 스팸 문서로부터, 문서의 구조적 특징을 포함하는 단일 문서의 특징을 추출하는 단계; 추출된 상기 단일 문서의 특징을 학습 데이터로 사용하여 문서 분류 모델을 생성하는 단계; 분류 대상 문서로부터 단일 문서의 특징을 추출하는 단계; 및 상기 분류 대상 문서의 특징을 상기 분류 모델에 적용하여 상기 분류 대상 문서가 스팸 문서인지 판별하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 효율적이고 경제적인 스팸 차단을 수행할 수 있다.
Abstract translation: 垃圾邮件分类方法包括以下步骤：从正常文档和垃圾邮件文档中提取单个文档的特征，包括文档的结构特征; 通过使用提取的单个文档的特征作为学习数据来生成文档分类模型; 从要分类的文档中提取单个文档的特征; 以及通过将要分类的文档的特征应用于分类模型来确定要分类的文档是否为垃圾邮件文档。 因此，可以执行高效且经济的垃圾邮件拦截。
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